データサイエンティストってなに？どんなスキルがいるの？

こんにちは、外コンデータサイエンティストのわんこです！

今回は、そもそもデータサイエンティストって何をする人？ どんなスキルが求められるの？ということを解説したいと思います。

データサイエンティストとは

10年以上前に、データサイエンティストは21世紀で最もセクシーな職業であると言われていました。現在はデータサイエンスの発展もあり、データエンジニア、データアナリスト、MLOPsエンジニアなどと名称や業務内容が細分化されていますが、就活生として抑えておきたい職種は主に以下の3つです。

• データアナリスト

• AIエンジニア

• データサイエンティスト(研究開発)

この3つ全てに共通しているのは、データから価値を創出しビジネス課題に答えを出す事が仕事である、ということです。また、この3つの職種の境界は曖昧であり、求められるスキルの変化に応じてポジションが変わってしまうこともよくあります。したがって、どのポジションでの応募なのかだけでなく、その会社のDS職でどのスキルを伸ばしていけるのかの確認も非常に重要になってきます。
(便宜上私のnoteではこの3つの職種を合わせてデータサイエンティストと呼びます)

どんなスキルが求められるの？

データサイエンティストに求められるスキルとして、以下の3つのスキルが挙げられます。

(出典：ブレインパッド)

データサイエンティストとして活躍するためには、この3つのスキル全てが必要になってくるため、取り扱う領域は幅広く常に勉強は欠かせません。
ただ、一般的にデータサイエンティストはチームで働くことが多いため、どれか1つのスキルに強みがあれば活躍することができます。前述したDS職の分類に、その職種で特に求められるスキルを対応させると以下のようになります。

• データアナリスト ← ビジネス力

• AIエンジニア ← データエンジニアリング力

• データサイエンティスト(研究開発) ← データサイエンス力

つまり、自分が今後のキャリアでビジネス力を伸ばしたいのか、あるいはデータエンジニアリング力を伸ばしたいのか、ということを把握することで就職してから後悔する可能性を減らすことができます。
実際に、AIエンジニアになりたくてデータサイエンティスト職に就いたのに、入ってみたらBIツールとエクセルでの分析しかできなかった、、というようなミスマッチはありがちです。

3つの職種は境界があいまいな部分もあり、自分が何をしたいか特定するのは難しい部分もありますが、以下で述べる各職種の特徴を読みながら自分の適性を判断していただければと思います。

データアナリスト

ビジネス力を主な強みとしているのがデータアナリストです。コンサルティングファームや事業会社のマーケティング部などに所属していることが多く、企業のビジネス課題をデータ分析により解決することが主な仕事です。技術は持ちながらも、マーケッターやコンサルとしてビジネス力を磨いていきたいという方におすすめです。

AIエンジニア

データエンジニアリング力を主な強みとしているのがAIエンジニアです。大手IT企業やWeb系メガベンチャーに所属していることが多く、AIを用いたシステム開発が主な仕事です。AIを扱えるエンジニアとして技術力を磨いていきたいという方におすすめです。

データサイエンティスト(研究開発)

データサイエンス力を主な強みとしているのがデータサイエンティスト(研究開発)です。上2つの職種と比べるとざっくりしていますが、理論的な効果検証やリスク計算を主な仕事とする数学や統計学に造詣が深い方をここに分類しました。金融機関や保険会社、あるいは大学等の研究機関に所属していることが多いです。既に数学や統計学の研究を行っていて、更に最先端のデータサイエンスを追求したいという方におすすめです。

まとめ

データサイエンティストと一口に言っても3つの職種に分類ができます。自分がどの職種に向いているのかを考えることで、内定をとりやすくなり、働き始めて後悔するということを無くせます。
自分のやりたいことを考えながら、どのようなキャリアパスを歩みたいのか是非考えてみて下さい。

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